【English】十大词性之连词

本文详细介绍了英语语法中的连词,包括并列连词和从属连词两大类,并列举了各种类型的连词及其用法示例。

连词



前言

连词是一种虚词,在句中起连接作用,可以用来连接单词、短语、从句、分句或句子。在名子中不单独作句子成分,一般不重读

分类: 根据连词的本身含义及所连接的成分是否平等,连词可分为并列连词和从属连词两大类

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一、并列连词

1、并列连词
并列连词用以连接彼此是并列关系的单词、短语、从句或分句,被连接的两个部分彼此独立的,在句法上是平等的。常用的并列连词有 and、or、but、not only…but also…、both…and… 等

并列连词按其作用分为表示并列、选择、转折和因果关系的四大类。

1.1 表并列关系的并列连词

常见的表示并列关系的并列连词有:
and,not only …but also …,as well as,both …and …,neithel
…nor …

它们用来连接两个并列或对称关系的单词、短语或分句。
在否定句和疑问句中,常用or,而不用and表示并列关系。

Both you and she lare right.你和她都对。
Neifher you nor l am from Australia.你和我都不是来自澳大利亚。
注意:
not only A but alsoB中,强调的对象是B;(谓语动词遵循“就近原则")而在句型Aas well as B中强调的对象是A。(谓语动词遵循“就远原则")

2表示选择关系的并列连词

常见的表示选择关系的并列连词有: or,not …but …),either …or …等。
l
(1)or的用法
①or意为“或",表示一种选择关系。
Would you like tea or coffee?你想喝茶还是咖啡?
②or用在“祈使句大or”"结构中,其中or在此意为(否则。
Study hard,orlyou will(fail in the exam.努力学习,否则你不会通过这次考试。
③or用在否定句中代替and表示并列关系。He can’t read(or write.
他既不会读也不会写。

2)not …but …意为“不是…而是…”
either …or …意为“不是…就是…;或者…或者…”动词与邻近的主语保持一致,即遵循就近原则”。

Not Father but Motherlwas present at the ceremony.不是父亲而是母亲出席了这一仪式。
either you or he has to go.=Either he or you have to go.不是你就是他得去。

3.表示转折关系的并列连词

常见的表示转折关系的并列连词有while,but,yet等,用来连接两个意思不同甚至相反的单词、短语或分句。
l was born in Hefeihilegrew up in Changchun.我出生在合肥,然而在长眷长大。
He wants to gobulhis sister wants to stay.他想走,但他妹姝想留下。
He worked hardlyethe failed to pass the exam.他学习很努力,然南却没有通过考试。

4.表示因果关系的并列连词

常见的表示因果关系的并列连词有so,for,however
The boss called me just now(so)y must go to the office at once.
老板刚才打电话找我,因此我必效马上去办公室。
l must be away for a week,for I’ll fix the machine for a factory.我必须离开一周,因为要为一家工厂修机器。

二、从属连词

从属连词用来连接两个或两个以上的分句,形成复杂句中的从属分句,即引导名词性从句和状语从句。常用的从属连词有 that、whether、when、although、because 等


总结

连词的分类和细分以及用法和示例

本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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